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在枯竭的油田中建立绿色氢气地下储存设施。
技术发展与创新 (CDTI) 项目是西班牙科学与创新部支持的科学与创新任务计划 2021 年提案征集的一部分。该项目的拨款由欧盟通过下一代欧盟基金提供。
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MDBrain | MDProstate 1.1 Akhondi-Asl, A. 和 Warfield. SK (2013)。通过融合概率分割同时估计真实性和性能水平。IEEE 医学影像学报 32，1840-1852。doi：10.1I09/TMI.2013.2266258 1.2 Allay, EE. Fisher. E.. Iones. SE、Hara-Cleaver, G、Lee, LG 和 Rudick, RA (2013)。在多发性硬化症诊所中使用磁共振成像对多发性硬化症疾病活动进行分类的可靠性。JAMA Neurol. 70，338-344。doi：I0.1001/2013.jamaneuroL211 1.3 Battagiini, M.. Rossi, F.» Grove, RA、Stromillo, M. L、Whitcher, B.、Matthews, PM. 等人 (2014)。使用减影图像自动识别多发性硬化症中的大脑新病变。I. Magn. Reson. Imaging 39, 1543-1549。doi: 10.1002/jmri .24293 1.4 Baur, G、Denner, S.、Wiestler, B.、Navab, N. 和 Albarqouni, S. (2021)。用于脑部 MR 图像中无监督异常分割的自动编码器：一项比较研究。Med. Image Anal. 69:101952。doi: 10.1016/j.media.2020.101952 1.5 Bose, M.、Heitz. F.» Armspach, J.-P.» Namer, L, Gounot, D. 和 Rumbach. L (2003)。多模态序列 MR1 中的自动变化检测：应用于多发性硬化症病变演变。NeuroImage 20, 643-656。doi: 10.1016ZS1053-8119(03)00406 3 1.6 Brownlee, WJ, Altmann. DR. Prados, F., Miszkiel, KA. Eshaghi, A., Gandini Wheeler-Kingshott, Q A. 等人 (2019)。复发型多发性硬化症长期结果的早期成像预测因子。Brain 142。2276-2287。doi: !0.1093/brain/awzl56 1.7 Carass, A., Roy, log. A., Cuzzocreo。 J. L、Magrath、E.、Gherman、A. 等 (2017)。纵向多发性硬化症病变分割：资源与挑战。NeuroImage 148,77-102。doi：10.10I6/j.neuroimage20l6.12.064 1.8 Qtek、0.、Abdulkadir、A.、I.ienkamp、SS。Brox、T.» 和 Ronneberger、O. (2016)。“3D U-Net 从稀疏注释中学习密集体积分割。”国际医学图像计算与计算机辅助干预会议 (雅典：Springer)，424-432。1.9 Commowick、O.、Istace、A.、Kain、M.» Laurent. B.. Leray, F., Simon, M.. 等人 (2018)。使用数据管理和处理基础架构对多发性硬化症病变分割进行客观评估。Sci. Rep. 8, 1-17。doi: 10.1038/S41598-018-31911-7 1.10 Egger, G, Opfer, R., Wang, C.» Kepp, T.» Sormani, MP。Spies, L, 等人 (2017)。多发性硬化症中的 MR1 FLAIR 病变分割：自动分割是否与手动注释相符？NeuroImage Clin. 13, 264-270。doi: 10.1016/j.nicl.2016.11.020
持续改进策略 - 韦斯特菲尔德高中
为各个层次的学生提供大学和职业机会。● 定期为学生提供大学和职业博览会/信息● 制定总体计划，最大限度地为学生提供探索兴趣的机会● 探索职业道路并利用 Naviance 帮助指导学生的职业和大学道路● 继续与武装部队代表合作，为我们的学生提供体验● 为学生扩大早期大学和双重入学机会
供应链管理实践对
摘要：研究调查了供应链管理实践对Covid-19大流行时代Obuasi Goldfields的运营绩效的影响。该研究采用了描述性横断面调查。从代表的总人员Obuasi Goldfields随机选择了108名员工：高级经理，经理和助理经理。该研究有目的地采样，他们在Covid-19- 19日大流行时出现。一份问卷用于收集研究数据。该研究的结果表明，信息共享水平是最大的实践，其次是战略供应商，以及在Covid-19时代Obuasi Goldfields的供应链管理实践方面的客户关系。该研究进一步发现，供应链管理实践对Covid-19时代的Obuasi Goldfields的运营绩效产生了影响。基于结果，得出的结论是，在Covid-19时代，在Obuasi Goldfields的供应管理实践中实践了信息共享水平，战略供应商合作伙伴关系和客户关系。
BHHS 2024-25 Master -CDB- Bloomfield Hills高中
GENERAL INFORMATION 1 GRADUATION REQUIREMENTS 2 ADDITIONAL INFORMATION 3 Course Selections 3 Report Cards 3 Progress Reports 3 Summer School 3 Importance of Course Selection 3 Level Changes 4 Advanced Courses 4 Pass/Fail 4 Virtual Learning 4 Postsecondary Enrollment Options Act/Dual Enrollment 4 Naviance Student will allow students and families to: 5 Bloomfield Hills Schools Middle Years Programme 6 The IB Diploma Programme 6 COURSES TO MEET COLLEGE ENTRANCE REQUIREMENTS 8 SERVICE AS ACTION 9 EARLY COMPLETION OF HIGH SCHOOL 10 NCAA票房信息11业务/工程15 AP（高级安置）计算机科学原理15商业和个人法15 CAPSTONE/职业实习15土木工程和建筑15网络工程与建筑15网络安全15工程学 - 工程原理 - 工程原理16探索计算机科学16游戏16游戏设计16游戏设计16介绍16工程介绍16商务设计16介绍17个数字世界营销17次访问17次访问17次社交活动：17沟通：17个营销：17沟通：17个营销：17年17号（17）法医18广播简介18报纸18
人文人工智能：迈向跨学科专业知识和研究的新领域
摘要 哥德堡数字人文研究基础设施 (GRIDH) 参与了各个人文领域的项目，这些项目利用并开发了结合“人工智能” (AI) 应用的研究工具和基础设施资源。这些应用包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、大型语言模型、图像识别算法、分类、聚类和深度学习。本文提出了“人文 AI”一词，以描述一种新兴的跨学科实践形式，该实践使用和开发基于 AI 的研究应用程序来回答人文研究问题及其纠缠不清的人文反思。我们创造这个术语是为了使其实践的认识论和物质特殊性以及其可供性使之成为可能的新知识形式变得隐晦和可见。本文介绍了 GRIDH 在“人文 AI”领域的项目及其开发的 AI 资源和应用。
2024 年新闻稿 - Brookfield Renewable Partners
与微软合作，建设超过 10.5 千兆瓦的可再生能源容量，以满足其客户需求。这是首创的协议，其规模几乎是有史以来签署的最大单一企业 PPA 的八倍，
黑马目标Claudin18.2为...
胰腺癌是最致命的恶性肿瘤之一，这是对人类健康和生命的严重威胁，预计胰腺癌可能是到2030年发达国家癌症死亡的第二大主要原因。claudin18.2是一种在正常胃粘膜组织中表达的紧密连接蛋白，它参与细胞之间紧密连接的形成并影响细胞细胞细胞的渗透性。claudin18.2在胰腺癌中高度表达，与癌症的起始，进展，转移和预后有关，因此被认为是潜在的治疗靶点。到目前为止，正在进行许多Claudin18.2的临床试验，包括胰腺癌和胃癌等实体瘤，这些试验的结果尚未宣布。此手稿效果描述了Claudia蛋白，Cluadin18在癌症中的双重作用，并总结了针对Claudin18.2的正在进行的临床试验，以整合Claudin18.2靶向治疗的研究进度。此外，该手稿还引入了claudin18.2阳性胰腺癌的临床研究进度，包括单克隆抗体，双药抗体，抗体 - 药物偶联物，CAR-T细胞治疗，并希望为Claudin18.2阳性癌症提供可行的临床治疗。
使用人工神经网络预测 DED 制造过程中的热场
AAbstr bstract act.. 在过去十年中，机器学习越来越吸引多个科学领域的研究人员，特别是在增材制造领域。同时，这项技术对许多研究人员来说仍然是一种黑箱技术。事实上，它允许获得新的见解，以克服传统方法（例如有限元方法）的局限性，并考虑制造过程中发生的多物理复杂现象。这项工作提出了一项全面的研究，用于实施机器学习技术（人工神经网络），以预测 316L 不锈钢和碳化钨直接能量沉积过程中的热场演变。该框架由有限元热模型和神经网络组成。还研究了隐藏层数和每层节点数的影响。结果表明，基于 3 或 4 个隐藏层和整流线性单元作为激活函数的架构可以获得高保真度预测，准确率超过 99%。还强调了所选架构对模型准确性和 CPU 使用率的影响。所提出的框架可用于预测模拟多层沉积时的热场。
深度表格学习的现代 Hopfield 模型
在本文中，我们从现代 Hopfield 模型的角度研究表格学习。具体来说，我们使用广义稀疏的现代 Hopfield 模型来学习表格数据表示和预测。在这项工作中，引入了 BiSHop（双向 S 分析 Hop 场模型）作为端到端表格学习的创新框架，解决了深度表格学习中的两个挑战：非旋转不变数据结构和特征稀疏性。受到联想记忆和注意力机制之间新建立的联系的启发，BiSHop 采用了双组分策略。它通过双向学习模块按列和按行顺序处理数据，每个模块都配备广义稀疏 Hopfield 层。这些层通过引入可学习的稀疏性扩展了传统的 Hopfield 模型。从方法论上讲，BiSHop 支持多尺度表示学习，能够有效地捕捉特征内和特征间的交互，并在各种尺度上具有自适应稀疏性。在各种真实世界数据集上进行的经验验证表明，BiSHop 以更少的超参数优化 (HPO) 运行超越了当前最先进的方法的性能，标志着深度表格学习的重大进步。